第1章　引言
1.1　壓縮技術
1.1.1　無失真壓縮
1.1.2　有失真壓縮
1.1.3　效能的量度
1.2　模型建立和編碼
1.3　摘要
1.4　專案與習題
第2章　無失真壓縮的數學基礎
2.1　概觀
2.2　資訊理論簡介
2.2.1　平均資訊量的推導★
2.3　模型
2.3.1　物理模型
2.3.2　機率模型
2.3.3　Markov模型
2.3.4　合成資料源模型
2.4　編碼
2.4.1　可唯一解譯碼
2.4.2　字首碼
2.4.3　Kraft-McMillan不等式★
2.5　演算法資訊理論
2.6　最小描述長度原理
2.7　摘要
2.8　專案與問題
第3章　Huffman編碼
3.1　綜覽
3.2　Huffman編碼演算法
3.2.1　最小異動Huffman編碼
3.2.2　Huffman編碼的最佳性浅
3.2.3　Huffman碼的長度浅
3.2.4　延伸Huffman碼★
3.3　非二進位Huffman碼浅
3.4　適應性Huffman編碼
3.4.1　更新程序
3.4.2　編碼程序
3.4.3　解碼程序
3.5　Golomb碼
3.6　Rice碼
3.6.1　CCSDS的無失真壓縮通訊協定
3.7　Tunstall碼
3.8　Huffman編碼的應用
3.8.1　無失真影像壓縮
3.8.2　文字壓縮
3.8.3　音訊壓縮
3.9　摘要
3.10　專案與習題
第4章　算術編碼
4.1　綜覽
4.2　引言
4.3　將序列編碼
4.3.1　產生標記
4.3.2　將標記解碼
4.4　產生二進位碼
4.4.1　算術碼的唯一性和效率
4.4.2　演算法實作
4.4.3　整數實作
4.5　Huffman編碼與算術編碼的比較
4.6　適應性算術編碼
4.7　應用
4.8　摘要
4.9　專案與習題
第5章　辭典技術
5.1　概觀
5.2　引言
5.3　靜態辭典
5.3.1　雙字元編碼
5.4　適應性辭典
5.4.1　LZ77方法
5.4.2　LZ78方法
5.5　應用
5.5.1　檔案壓縮 ─ UNIX compress
5.5.2　影像壓縮 ─ 圖形交換格式 (GIF)
5.5.3　影像壓縮 ─ 可攜式網路圖形 (PNG)
5.5.4　數據機壓縮V.42 bis
5.6　摘要
5.7　專案與習題
第6章　根據上下文的壓縮
6.1　綜覽
6.2　引言
6.3　以部分匹配進行預測 (ppm)
6.3.1　基本演算法
6.3.2　逸出符號
6.3.3　上下文的長度
6.3.4　不相容原理
6.4　Burrows-Wheeler轉換
6.4.1　移到前面編碼
6.5　Buyanovsky相關聯性編碼器 (ACB)
6.6　動態Markov壓縮
6.7　摘要
6.8　專案與習題
第7章　無失真影像壓縮
7.1　綜覽
7.2　引言
7.2.1　舊式JPEG標準
7.3　CALIC
7.4　JPEG-LS
7.5　多解析度方法
7.5.1　漸進式影像傳輸
7.6　傳真編碼
7.6.1　連續片段長度編碼
7.6.2　CCITT第3組通訊協定T.4與第4組通訊協定T.6
7.6.3　JBIG
7.6.4　JBIG2 - T.88
7.7　MRC-T.44
7.8　摘要
7.9　專案與習題
第8章　有失真編碼的數學基礎
8.1　綜覽
8.2　引言
8.3　失真標準
8.3.1　人類視覺系統
8.3.2　聽覺
8.4　再訪資訊理論浅
8.4.1　條件熵值
8.4.2　平均交互資訊
8.4.3　微分熵值
8.5　編碼率失真理論浅
8.6　模型
8.6.1　機率模型
8.6.2　線性系統模型
8.6.3　物理模型
8.7　摘要
8.8　專案與習題
第9章　純量量化
9.1　綜覽
9.2　引言
9.3　量化問題
9.4　均等量化器
9.5　適應性量化
9.5.1　前向適應性量化
9.5.2　後向適應性量化
9.6　非均等量化
9.6.1　pdf最佳化的量化
9.6.2　壓縮擴大量化
9.7　熵值編碼量化
9.7.1　Lloyd-Max量化器輸出的熵值編碼
9.7.2　熵值限制量化★
9.7.3　高編碼率最佳量化浅
9.8　摘要
9.9　專案與習題

第10章　向量量化
10.1　綜覽
10.2　引言
10.3　向量量化超越量量化的優點
10.4　Linde-Buzo-Gray演算法
10.4.1　LBG演算法的初始化
10.4.2　空缺區域問題
10.4.3　LBG在影像壓縮方面的用途
10.5　樹狀結構向量量化器
10.5.1　樹狀結構向量量化器的設計
10.5.2　修剪樹狀結構向量量化器
10.6　結構化向量量化器
10.6.1　金字塔向量量化
10.6.2　極座標與球座標向量量化器
10.6.3　晶格向量量化器
10.7　主題的變奏曲
10.7.1　增益 ─ 形狀向量量化
10.7.2　平均值扣除向量量化
10.7.3　分類向量量化
10.7.4　多階段向量量化
10.7.5　適應性向量量化
10.8　格子 ─ 編碼量化
10.9　摘要
10.10　專案與習題

第11章　差分編碼
11.1　綜覽
11.2　引言
11.3　基本演算法
11.5　適應性DPCM
11.5.1　DPCM中的適應性量化
11.5.2　DPCM中的適應性預測
11.6　增量調變
11.6.1　恆定因子適應性增量調變 (CFDM)
11.6.2　連續可變斜率增量調變
11.7　語音編碼
11.7.1　G. 726
11.8　影像編碼
11.9　摘要
11.10　專案與習題
第12章　轉換、次頻帶與小波的數學基礎
12.1　綜覽
12.2　引言
12.3　向量空間
12.3.1　點積或內積
12.3.2　向量空間
12.3.3　子空間
12.3.4　基底
12.3.5　內積 ─ 正式定義
12.3.6　正交集與單範正交
12.4　Fourier級數
12.5　Fourier轉換
12.5.1　Parseval定理
12.5.2　調變性質
12.5.3　捲積定理
12.6　線性系統
12.6.1　時間不變性
12.6.2　轉換函數
12.6.3　脈衝響應
12.6.4　濾波器
12.7　取樣
12.7.1　理想取樣 ─ 頻率域觀點
12.7.2　理想取樣 ─ 時間域觀點
12.8　離散Fourier轉換
12.9　Z轉換
12.9.1　列表法
12.9.2　部份分式展開
12.9.3　長除法
12.9.4　Z轉換的性質
12.9.5　離散捲積
12.10　摘要
12.11　專案與習題
第13章　轉換編碼
13.1　綜覽
13.2　引言
13.3　轉換
13.4　我們有興趣的轉換
13.4.1　Karhunen-Loéve轉換
13.4.2　離散餘弦轉換
13.4.3　離散正弦轉換
13.4.4　離散Walsh-Hadamard轉換
13.5　轉換係數的量化與編碼
13.6　影像壓縮的應用-JPEG
13.6.1　轉換
13.6.2　量化
13.6.3　編碼
13.7　音訊壓縮的應用 - MDCT
13.8　摘要
13.9　專案與習題
第14章　次頻帶編碼
14.1　綜覽
14.2　引言
14.3　濾波器
14.3.1　次頻帶編碼中使用的一些濾波器
14.4　基本次頻帶編碼演算法
14.4.1　分析
14.4.2　量化與編碼
14.4.3　合成
14.5　濾波器組的設計浅
14.5.1　縮減取樣浅
14.5.2　擴增取樣浅
14.6　使用兩頻道濾波器組的完美重建浅
14.6.1　雙頻道PR正交鏡相濾波器浅
14.6.2　冪次對稱型 FIR 濾波器浅
14.7　M頻帶 QMF 濾波器組浅
14.8　多相位分解浅
14.9　位元配置
14.10　語音編碼的應用 ─ G.722
14.11　音訊應用編碼 ─ MPEG 音訊
14.12　影像壓縮的應用
14.12.1　分解影像
14.12.2　將次頻帶編碼
14.13　摘要
14.14　專案與習題
第15章　以小波為基礎的壓縮
15.1　綜覽
15.2　引言
15.3　小波
15.4　多解析度分析與縮放函數
15.5　使用濾波器實作
15.5.1　縮放與小波係數
15.5.2　小波系列
15.6　影像壓縮
15.7　內嵌零值樹編碼器
15.8　階層樹中的集合分割
15.9　JPEG 2000
15.10　摘要
15.11　專案與習題
第16章　音訊編碼
16.1　綜覽
16.2　引言
16.2.1　頻譜遮蔽
16.2.2　暫時遮蔽
16.2.3　聽覺心理學模型
16.3　MPEG音訊編碼
16.3.1　第I層編碼
16.3.2　第II層編碼
16.4　MPEG先進音訊編碼
16.4.1　MPEG-2 AAC
16.4.2　MPEG-4 AAC
16.5　Dolby AC3 (Dolby Digital)
16.5.1　位元配置
16.6　其他標準
16.7　摘要
第17章　分析/合成及以合成進行分析的方案
17.1　綜覽
17.2　引言
17.3　語音壓縮
17.3.1　通道聲碼器
17.3.2　線性預測編碼器 (政府標準LPC-10)
17.3.3　碼激發線性預測 (CELP)
17.3.4　混合激發線性預測 (MELP)
17.4　寬頻語音壓縮 ─ ITU-T G.722.2
17.5　影像壓縮
17.5.1　碎形壓縮
17.6　摘要
17.7　專案與習題
第18章　視訊壓縮
18.1　綜覽
18.2　引言
18.3　移動補償
18.4　視頻信號表示方式
18.5　ITU-T通訊協定H.261
18.5.1　移動補償
18.5.2　環狀濾波器
18.5.3　轉換
18.5.4　量化與編碼
18.5.5　位元率控制
18.6　模型式編碼
18.7　非對稱應用
18.8　MPEG-1視訊標準
18.9　MPEG-2視訊標準H.262
18.9.1　HDTV大聯盟提案
18.10　ITU-T通訊協定H.263
18.10.1　無限制移動向量模式
18.10.2　以語法為基礎的算術編碼模式
18.10.3　進階預測模式
18.10.4　PB畫面與改良型PB畫面模式
18.10.5　進階獨立編碼模式
18.10.6　去區塊效應濾波器模式
18.10.7　參考影像選擇模式
18.10.8　時間、SNR與空間可調整模式
18.10.9　參考影像重新取樣模式
18.10.10　解析度縮減更新模式
18.10.11　替代性跨畫面編碼VLC模式
18.10.12　改良型量化模式
18.10.13　加強型參考影像選擇模式
18.11　ITU-T通訊協定H.264，MPEG-4第10部份，先進視訊
　　 編碼
18.11.1　動作補償預測
18.11.2　轉換
18.11.3　獨立編碼預測
18.11.4　量化
18.11.5　編碼
18.12　MPEG-4第2部份
18.13　封包視訊
18.14　ATM網路
18.14.1　ATM網路中的壓縮問題
18.14.2　封包視訊的壓縮演算法
18.15　摘要
18.16　專案與習題
附錄A　機率和隨機過程
A.1　機率
A.1.1　出現頻率
A.1.2　信任的量度
A.1.3　公設法
A.2　隨機變數
A.3　分佈函數
A.4　期望值
A.4.1　平均值
A.4.2　二次矩
A.4.3　變異數
A.5　分佈類型
A.5.1　均勻分佈
A.5.2　高斯分佈
A.5.3　拉普拉斯分佈
A.5.4　Gamma分佈
A.6　隨機過程
A.7　專案與習題
附錄B　矩陣概念的簡短複習
B.1　矩陣
B.2　矩陣運算
附錄C　根晶格
參考文獻

第1章　引言
1.1　壓縮技術
1.1.1　無失真壓縮
1.1.2　有失真壓縮
1.1.3　效能的量度
1.2　模型建立和編碼
1.3　摘要
1.4　專案與習題
第2章　無失真壓縮的數學基礎
2.1　概觀
2.2　資訊理論簡介
2.2.1　平均資訊量的推導★
2.3　模型
2.3.1　物理模型
2.3.2　機率模型
2.3.3　Markov模型
2.3.4　合成資料源模型
2.4　編碼
2.4.1　可唯一解譯碼
2.4.2　字首碼
2.4.3　Kraft-McMillan不等式★
2.5　演算法資訊理論
2.6　最小描述長度原理
2.7　摘要
2.8　專案與問題
第3章　Huffman編碼
3.1　綜覽
3.2　Huffman...